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1. 基于高阶位平面冗余的可逆信息隐藏方法
顼聪, 王兴田, 陶永鹏
《计算机应用》唯一官方网站    2022, 42 (1): 171-177.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021020237
摘要283)   HTML7)    PDF (1374KB)(143)    收藏

针对现有加密图像可逆信息隐藏(RDHEI)方法存在的隐藏容量低、解密标记图像质量差的问题,提出了一种新的基于高阶位平面冗余的RDHEI方法。首先,通过Logistic映射对原始图像进行分块加密,并保留块内像素高阶位平面的冗余;其次,依据块内高阶位和低阶位个数是否相同的规则将加密后的图像块分为可嵌入块和不可嵌入块,并在可嵌入块中使用像素低阶位的值替换对应的高阶位值,从而实现高阶位平面冗余向低阶位平面的转移;最后,利用块内低阶位平面中腾出的嵌入空间来嵌入机密信息。在这之后,接收者利用密钥实现数据提取、图像解密和图像无损恢复的操作。在使用USC-SIPI标准图像库中的6幅图像进行的仿真实验中,在高阶位平面数等于3时,所提方法的图像的平均嵌入率为1.73 bpp,直接解密后的标记图像的平均峰值信噪比(PSNR)为47.20 dB。实验结果表明,该方法不仅提高了加密图像的信息嵌入量,而且提高了直接解密后的标记图像的PSNR值。

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2. 基于分组字典与变分模型的图像去噪算法
陶永鹏, 景雨, 顼聪
计算机应用    2019, 39 (2): 551-555.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018061198
摘要437)      PDF (838KB)(318)    收藏
针对加性高斯噪声去除问题,在现有传统的K均值奇异值分解(K-SVD)字典学习算法的基础上,提出一种将字典学习与变分模型相融合的改进算法。首先,根据图像的几何和光度信息将图像进行聚类分组,再将图像组按照边缘和纹理类别进行分类,根据噪声水平和图像组类别训练一个自适应字典;其次,将通过所学字典得到的稀疏表示先验与图像本身的非局部相似先验进行融合来构建变分模型;最后,通过求解变分模型得到去噪后图像。实验结果表明,与同类去噪算法相比,当噪声比率较高时,所提算法可以解决前期算法准确性较差、纹理丢失较为严重、产生视觉伪影等问题,在视觉效果上要更为理想;同时该算法结构相似性指数有明显提高,峰值信噪比(PSNR)的值更是平均提高了10%以上。
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